原創
2023/12/15 09:21:46
來源：天潤融通
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本文摘要
在客服工作中，我們經常遇到一些棘手的問題，比如：客戶咨詢了某件事情后，想要了解更多的信息，但又不知道該如何向客戶解釋，從而陷入僵局。通過國內大語言模型來實現知識庫的自動擴充。對知識庫內容進行自動擴充，可以有效減少重復勞動的時間。
在客服工作中，我們經常遇到一些棘手的問題，比如：客戶咨詢了某件事情后，想要了解更多的信息，但又不知道該如何向客戶解釋，從而陷入僵局。通過國內大語言模型來實現知識庫的自動擴充。對知識庫內容進行自動擴充，可以有效減少重復勞動的時間。
這里就以某在線教育公司的客服系統為例：
知識庫介紹
在線教育行業用戶群體在年齡、性別、地區分布、教育程度等方面呈現出一定的差異性，這也造成了用戶對教育問題的理解具有一定的差異性。
比如：在線教育行業在不同城市地區對同一知識點的理解是有差異性的，這使得企業在內容擴充方面需要進行針對性補充。
在線教育方式，在學習過程中會產生很多問題，比如：課程進度、老師水平等方面的問題。這些問題需要通過客服來進行解答，這就導致了內容不斷更新和擴充。
問題解決
1、客戶咨詢問題后，根據該公司知識庫中的信息，自動匹配適合答案，并輸出結果;
2、人工客服在查詢時，根據提示查詢到對應答案，并進行回復。
通過這種方式，大大減少了人工客服的工作量，提高了客服效率。
以大語言模型為例，在不需要人工介入的情況下，即可實現對問題的自動回復。而且在后續的服務過程中無需人工干預，系統會自動記錄相關客戶信息并進行分析統計。
多輪會話
對話中的多輪會話功能，可以實現多輪對話，每一輪對話都會被記錄，從而生成一個新的對話記錄。
在這個過程中，還可以對對話內容進行標注。
經過上述處理后，系統將自動生成并存儲于知識庫中，供用戶隨時查詢和使用。
目前該公司客服系統已集成該功能，系統日均調用超千次，人工座席可使用機器人接待客戶。
知識圖譜
知識圖譜是一種存儲和共享復雜的實體、屬性和關系的模型。在該在線教育公司的客服系統中，大語言模型提供了一種可擴展、可復用、靈活的內容結構。用戶可以通過簡單的拖動拖拽，就能快速構建出一個屬于自己的知識庫。
用戶可以根據需要將其表示為實體或屬性，再進行查詢檢索。它還可以與其他系統集成，如搜索系統、知識庫系統等。
在知識圖譜的構建中，還需要考慮到知識的完整性和一致性。對于同一實體，不同角色可能有不同的理解。在實際應用中，還需要考慮到不同角色之間的關聯關系，以及用戶輸入的數據格式是否一致等問題。
總結
本文通過對客戶的問答信息進行預處理，通過自然語言處理技術將其轉化為結構化的數據，然后利用NLP技術將其存儲在數據庫中。
對已有的信息進行擴展，從而使客服人員能夠更快速、更準確回復。對新產生的信息也可以通過NLP技術自動生成相關回答，從而減少客服人員重復勞動的時間。
未來，隨著深度學習技術的不斷發展，NLP技術還將會有更加廣泛的應用場景，也會有越來越多的大語言模型被開發出來。
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